Nvidia y Huang Renxun: El "pastel de cinco capas" de la IA

La inteligencia artificial es una de las fuerzas más poderosas que están dando forma al mundo hoy en día. No es solo una aplicación inteligente, ni un modelo único, sino una infraestructura, tan importante como la electricidad y el internet.

La IA opera sobre hardware real, energía real y sistemas económicos reales. Convierte materias primas en «inteligencia» a escala. Cada empresa la utiliza, cada país la desarrolla.

Para entender por qué la IA se desarrolla de esta manera, es útil partir de los principios fundamentales y analizar los cambios radicales que están ocurriendo en el campo de la computación.

De «software predefinido» a «inteligencia generada en tiempo real»

Durante la mayor parte de la historia de la computación, el software era «predefinido». Los humanos describían un algoritmo y la computadora lo ejecutaba según las instrucciones. Los datos debían estructurarse cuidadosamente, almacenarse en tablas y recuperarse mediante consultas precisas. SQL es indispensable porque permite que todo este sistema funcione.

Pero la IA rompe con este patrón.

Por primera vez, tenemos una computadora capaz de entender información no estructurada. Puede ver imágenes, leer textos, escuchar sonidos y comprender su significado; puede razonar sobre el contexto y las intenciones. Y lo más importante, puede generar inteligencia en tiempo real.

Cada respuesta es una generación nueva. Cada respuesta depende del contexto que proporcionas. Ya no es un software que busca en una base de datos instrucciones existentes, sino que razona en tiempo real y genera inteligencia según sea necesario.

Dado que la inteligencia se genera en tiempo real, toda la pila tecnológica que la soporta debe ser reinventada.

La IA como infraestructura

Desde una perspectiva industrial, la IA puede desglosarse en una estructura de cinco capas.

Energía

La capa más baja es la energía.

La inteligencia generada en tiempo real requiere electricidad en tiempo real. Cada token producido implica movimiento de electrones, gestión de calor y conversión de energía en capacidad de cálculo.

Por debajo de esta capa, no hay abstracción alguna. La energía es el primer principio de la infraestructura de IA y la restricción fundamental que determina cuánta inteligencia puede producir el sistema.

Chips

Sobre la energía están los chips. El objetivo de estos procesadores es convertir energía en capacidad de cálculo con una eficiencia máxima, incluso en condiciones de gran escala.

Las cargas de trabajo de IA requieren una enorme capacidad de cálculo paralelo, memoria de alta banda ancha y conexiones rápidas. El avance en la capa de chips determina la velocidad de expansión de la IA y cuánto finalmente será de barato «inteligencia».

Infraestructura

Por encima de los chips está la infraestructura. Esto incluye tierra, transmisión eléctrica, sistemas de refrigeración, construcción, redes y sistemas de orquestación que organizan decenas de miles de procesadores en una sola máquina.

Estos sistemas son esencialmente fábricas de IA. No están diseñados para almacenar información, sino para fabricar inteligencia.

Modelos

Por encima de la infraestructura están los modelos. Los modelos de IA pueden entender diferentes tipos de información: lenguaje, biología, química, física, finanzas, medicina y el mundo real en sí.

Los modelos de lenguaje son solo una categoría. Uno de los trabajos más transformadores está ocurriendo en áreas como: IA de proteínas, IA química, simulaciones físicas, robots y sistemas autónomos.

Aplicaciones

En la capa superior se encuentran las aplicaciones, donde realmente se genera valor económico. Por ejemplo, plataformas de descubrimiento de medicamentos, robots industriales, asistentes legales, vehículos autónomos.

Un coche autónomo, en esencia, es una «aplicación de IA llevada por máquina»; un robot humanoide es una «aplicación de IA llevada por cuerpo». La tecnología base es la misma, solo la forma final de presentación difiere.

Así, esta es la estructura de cinco capas de la IA: Energía → Chips → Infraestructura → Modelos → Aplicaciones. Cada aplicación exitosa impacta hacia abajo en todas las capas, hasta la central de generación de energía que la alimenta.

Una infraestructura aún en fase temprana

Acabamos de comenzar esta construcción. La inversión actual es de unos pocos billones de dólares, pero en el futuro se necesitarán infraestructuras por valor de decenas de billones.

A nivel global, estamos viendo fábricas de chips, ensamblaje de computadoras y fábricas de IA.

Se están construyendo a una escala sin precedentes. Esto se convertirá en una de las mayores construcciones de infraestructura en la historia humana.

Demanda laboral en la era de la IA

El tamaño de la fuerza laboral necesaria para soportar esta construcción es enorme.

Las fábricas de IA necesitan electricistas, plomeros, instaladores de tuberías, trabajadores en estructuras de acero, técnicos en redes, instaladores de equipos y personal de mantenimiento.

Estos son puestos altamente especializados y bien remunerados, y actualmente escasean mucho. Participar en esta transformación no requiere necesariamente un doctorado en ciencias de la computación.

Al mismo tiempo, la IA está impulsando un aumento en la productividad de la economía del conocimiento. Tomemos la radiología como ejemplo. La IA ya ayuda en la interpretación de imágenes médicas, pero la demanda de radiólogos sigue creciendo.

Y esto no es contradictorio.

El verdadero trabajo del radiólogo es cuidar a los pacientes, y la lectura de imágenes es solo una de sus tareas. Cuando la IA asuma más tareas repetitivas, los médicos podrán dedicar más tiempo a la toma de decisiones, comunicación y tratamiento.

La mayor eficiencia hospitalaria permitirá atender a más pacientes, y por tanto, se necesitará más personal. La productividad genera capacidad, y la capacidad impulsa el crecimiento.

¿Qué cambios ocurrieron en el último año?

En el último año, la IA superó un umbral clave.

Los modelos son ahora lo suficientemente buenos para funcionar en escenarios a gran escala.

· Mejora significativa en capacidades de razonamiento

· Reducción notable de alucinaciones

· Mejoras sustanciales en el «anclaje» con el mundo real

Por primera vez, las aplicaciones basadas en IA comienzan a generar valor económico real.

Ya se observan claros encajes producto-mercado en áreas como: investigación farmacéutica, logística, atención al cliente, desarrollo de software y manufactura.

Estas aplicaciones están impulsando rápidamente toda la pila tecnológica subyacente.

El papel de los modelos de código abierto

Los modelos de código abierto juegan un papel clave. La mayoría de los modelos de IA en el mundo son gratuitos. Investigadores, startups, empresas e incluso países dependen de estos modelos para competir en IA avanzada.

Cuando los modelos de código abierto alcanzan la frontera tecnológica, no solo cambian el software, sino que también activan la demanda en toda la pila tecnológica.

DeepSeek‑R1 es un ejemplo típico. Al hacer ampliamente accesible un potente modelo de razonamiento, impulsa un crecimiento rápido en la capa de aplicaciones, además de aumentar la demanda de capacidad de entrenamiento, infraestructura, chips y energía.

¿Qué significa esto?

Al ver la IA como infraestructura, todo se aclara. La IA quizás empezó con Transformers y grandes modelos de lenguaje, pero va mucho más allá.

Es una transformación industrial que remodelará:

· La producción y consumo de energía

· La construcción de fábricas

· La organización del trabajo

· Los patrones de crecimiento económico

Las fábricas de IA se construyen porque ahora la inteligencia puede generarse en tiempo real. Los chips se rediseñan porque la eficiencia determina la velocidad de expansión de la inteligencia. La energía se vuelve central porque decide cuánta inteligencia puede producir el sistema. La explosión de aplicaciones ocurre porque los modelos finalmente superaron el umbral de «escala usable».

Cada capa refuerza a las demás.

Por eso, esta construcción es tan grande, afecta tantos sectores y no está limitada a un país o sector específico.

Cada empresa usará IA.

Cada país desarrollará IA.

Todavía estamos en las etapas iniciales.

Mucho de la infraestructura aún no está construida, mucho talento aún no ha sido formado y muchas oportunidades aún no se han materializado.

Pero la dirección es muy clara.

La inteligencia artificial está convirtiéndose en la infraestructura fundamental del mundo moderno.

Y las decisiones que tomemos hoy, la velocidad de construcción, la amplitud de participación y la responsabilidad en la implementación, determinarán cómo será esta era en última instancia.